请帮我写一个关于“基于LSTM的短期风速软测量”的matlab的代码，要分出训练数据和测试数据，并给出预测结果和实际结果的对比曲线，训练误差曲线和相对误差曲线。数据要求使用data.xlsx，其中为4个变量，分别顺序为原始风速、分钟风速变化、风功率、分钟功率变化。

好的，以下是一个基于LSTM的短期风速软测量的Matlab代码框架，包括分离训练数据和测试数据、定义模型、训练模型、预测结果、绘制对比曲线、误差曲线等。

%% 加载数据
data = xlsread('data.xlsx'); % 加载数据文件

%% 分离训练数据和测试数据
train_ratio = 0.8; % 训练数据所占比例
train_size = floor(train_ratio*size(data,1)); % 训练数据集大小
train_data = data(1:train_size,:); % 训练数据集
test_data = data(train_size+1:end,:); % 测试数据集

%% 定义模型
input_size = 4; % 输入数据的维度
hidden_size = 10; % 隐藏层维度
num_layers = 2; % LSTM层数
output_size = 1; % 输出维度
net = lstm(input_size, hidden_size, num_layers, output_size); % 定义LSTM模型

%% 训练模型
num_epochs = 100; % 训练次数
mini_batch_size = 32; % 小批量大小
net = trainLSTM(net, train_data, num_epochs, mini_batch_size); % 训练LSTM模型

%% 预测结果
test_input = test_data(:,1:4); % 测试输入数据
test_target = test_data(:,5); % 测试目标数据
test_prediction = predict(net, test_input); % 测试预测数据

%% 绘制对比曲线
figure;
plot(test_target, 'b');
hold on;
plot(test_prediction, 'r');
xlabel('样本序号');
ylabel('风速');
legend('实际结果', '预测结果');

%% 绘制误差曲线和相对误差曲线
error = test_target - test_prediction;
relative_error = error ./ test_target;
figure;
subplot(2,1,1);
plot(error, 'b');
xlabel('样本序号');
ylabel('误差');
subplot(2,1,2);
plot(relative_error, 'r');
xlabel('样本序号');
ylabel('相对误差');

请注意，以上代码仅提供了一个基本的框架，并未针对您的具体数据进行修改和调整。实际编写代码时，您需要根据您的具体数据和需求进行修改和调整。